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Huawei propose une « protection d’entreprise intelligente » avec un pare-feu basé sur de l’IA

Capture d_écran 2018-10-19 à 11.01.32Huawei a annoncé le lancement de la série USG6000E, un pare-feu basé sur l’IA visant à protéger les entreprises. La société affirme que le produit est le premier pare-feu basé sur de l’IA et qu’il détecte les menaces et collabore avec le cloud pour fournir une «protection intelligente».

La série USG6000E est avant tout destinée aux réseaux de petites et moyennes entreprises pour la prévention « des menaces légères » selon l’entreprise. Mais que sont donc ces « menaces légères » ? Aucune idée, pas plus de précision ni dans le communiqué de presse si sur le site de Huawei. Se serait en tout cas le premier pare-feu qui avec une hauteur de 1 U offre un débit de 100 Gbit / s pour le traitement des paquets IP.

Alors que Huawei a souffert et doit faire face aux critique et embargo des américains en particulier pour leurs équipement fédéraux (le gouvernement américain a adopté une loi interdisant aux agences gouvernementales d’utiliser les produits Huawei pour des raisons de sécurité). Et tandis que l’Australie a empêché le constructeur chinois de vendre sa technologie 5G dans le pays en invoquant des problèmes de sécurité. La mise sur le marché d’un tel produit, directement lié à la sécurité ne sera sans doute pas aisé pour l’entreprise… Reste toujours la question du prix qui pourra sans doute faire penché la balance par rapport à ses concurrents…

Un point sur l’état de l’Intelligence Artificielle dans les entreprises

IA logo

Le cabinet Deloitte a publié le 22 octobre la deuxième édition de son enquête annuelle « State of AI in the Enterprise » réalisée auprès de 1 100 responsables d’entreprises US de toutes tailles et opérant dans différents secteurs, ayant lancé des projets utilisant des technologies cognitives :

  • 63% d’entre eux ont démarré un projet basé sur le machine learning
  • 62% utilisent des outils de compréhension naturelle du langage
  • Les algorithmes de computer vision sont utilisés dans 57%
  • Et les réseaux neuronaux de deep learning étaient déployés par la moitié des sondés.

Les logiciels d’entreprise embarquant des technologies d’IA ont été l’un des principaux vecteurs d’adoption de l’IA par les entreprises, suivi de près par les développements conjoints avec des partenaires, l’utilisation de services disponibles dans le Cloud et enfin des développement maison avec des outils Open Source.

Avec pour les entreprises de tous les secteurs, le rendement médian des investissements dans les technologies cognitives qui est de 17%. Et de fortes disparités suivant les domaines d’activité :

Deloitte IA 2018 ROI

Cela dit, les trois enseignements mis en avant par Deloitte à la suite de cette étude sont :

  1. Les premiers utilisateurs augmentent leurs investissements dans l’IA, lancent plus d’initiatives et obtiennent des rendements positifs. Les services cognitifs basés sur le cloud augmentent l’adoption en réduisant les investissements et l’expertise nécessaires pour démarrer.
  2. Les entreprises devraient améliorer la gestion des risques et du changement. Cela inclut la réduction des vulnérabilités en matière de cybersécurité (qui peuvent ralentir voire arrêter des initiatives d’IA) et la gestion des risques éthiques. La sélection des projets et la gestion du retour sur investissement sont également essentielles.
  3. Les premiers utilisateurs font face à une pénurie majeure ou extrême de compétences en matière d’IA. Les chercheurs capables de mettre au point de nouveaux algorithmes ainsi que les développeurs logiciels et data scientists sont les profils les plus recherchés. Mais les compétences techniques ne sont pas suffisantes, il faut aussi des décideurs capables d’effectuer les bons choix quant à la pertinence des projets d’IA.

Voila donc une saine lecture pour les entreprises s’interrogeant encore sur la pertinence d’adopter des technologies d’Intelligence Artificielle.

Microsoft continue ses emplettes dans l’IA

Le géant de Redmond a annoncé qu’il achètera Lobe, une société basée à San Francisco qui travaille sur les outils de développement AI pour simplifier le processus et de le rendre plus accessible.

L’idée est d’offrir (comme le concurrent Api.ai racheté l’année dernière par Google) une expérience visuelle simple qui facilite la compréhension de la manière dont les données sont interprétées et de la manière dont les décisions sont prises tout en visualisant ceci dans une sorte de Workflow.

Cette approche doit permettre (c’est tout au moins la promesse)  à quiconque de développer et de former facilement des modèles d’IA basés sur une variété d’entrées, telles que des capteurs d’image, d’audio ou de mouvement. Les modèles formés peuvent ensuite être exportés vers CoreML ou Tensorflow et demain bien sur, on l’imagine la plate-forme  Microsoft ML.

Tout comme ses principaux concurrents : Google, Amazon et Facebook, Microsoft  complète donc son offre par des acquisitions dans le domaine du développement. L’intelligence artificielle continuant à gagner en pertinence, les résultats de ces investissements devraient devenir plus visibles.

Google économise 30% de ses dépenses énergétiques en utilisant l’intelligence artificielle (IA) pour réguler le refroidissement de ses datacenters

Google Datacenter LogoL’IA, en plus de son utilisation grand public (donc très médiatisée) avec les assistants vocaux, la traduction ou la reconnaissance d’images etc., est aussi utilisée par certains acteurs de l’industrie pour résoudre des problèmes complexes afin d’optimiser leurs couts d’exploitation ou les performances de leurs produits, en exploitant des masses importantes de données fournies par de nombreux capteurs.

Concernant la réduction des coûts d’exploitation Google à annoncé dans un billet de blog des résultats assez intéressants concernant la réduction de la consommation énergétique de ses datacenters en s’appuyant sur une Intelligence Artificielle basée dans le Cloud :

  • Toutes les cinq minutes, l’IA de Google réalise une capture de l’état du système de refroidissement de ses datacenters, enregistrant par la même occasion les données fournies par les milliers de capteurs qui y sont disséminés. Ces informations alimentent par la suite des réseaux neuronaux profonds qui aident à prédire l’impact de différents scénarios de régulation envisageables sur la consommation énergétique future et à choisir la meilleure option.
  • Pour chaque action potentielle, l’IA doit calculer sa confiance dans le fait qu’il s’agit d’une bonne action et éliminer les actions jugées peu fiables. Les actions potentielles calculées par l’IA sont comparées à une liste interne de contraintes de sécurité et des opérateurs locaux peuvent reprendre le contrôle en cas de besoin.

Google datacenter IA

Cette initiative qui a débuté lors de l’été 2017 et a dès sa mise en œuvre permis 12% d’économies d’énergie, a durant un an évolué, avec au fur et à mesure de la collecte d’informations et l’apprentissage de l’IA une économie d’énergie maintenant de 30% avec plus de 98 millions d’exemples de situations d’entrainement collectées.

Google Datacenter IA apprentissage

Quels impacts de la transformation numérique sur le travail ?

Le sujet était abordé lors des dernières élections présidentielles. Nous le savons tous, le numérique est une véritable « révolution”, et comme chaque révolution industrielle elle entraine des changements profonds dans les entreprises publiques ou privées. Ces transformations entraînant une mutation tout aussi profonde sur les métiers.

Le candidat socialiste lors des dernières élections présidentielles le disait, citant des études américaines : près de 50% des emplois en occident pourraient être détruit avec la révolution numérique ou à minima impactés très fortement. Si toutes les études ne sont pas aussi alarmistes, elles soulignent toutes, que la mutation sera profonde et que les transformations sur les métiers seront irréversibles, s’amplifiant au fur et à mesure des progrès de l’Intelligence Artificielle.

L’avènement de la robotique

La robotisation est apparue au départ pour les tâches répétitives (avec comme exemple souvent cité : l’automobile), mais aujourd’hui les robots dépassent de plus en plus ce type de tache pour gagner en autonomie et surtout en versatilité. Ainsi, l’OCDE affirme que 10% des emplois en France vont disparaître d’ici 2025 à cause des robots.

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Dans ce cadre, il est évident que les robots ont déjà remplacé la main d’œuvre humaine dans de nombreux métiers contribuant ainsi à réduire les coûts des « humains-producteurs » en utilisant des machines, mais aussi à en banaliser les fonctions. Cette banalisation entrainant un déplacement de la valeur du fabriquant des produits vers celui qui fabrique les robots ! Les métiers associés à la conception de ces derniers évoluent ainsi dans le même sens. Donc les gains de productivité permis par les robots profitent certes à l’entreprise les utilisant mais beaucoup plus à l’entreprise construisant ces mêmes robots !

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